AIaaS(AI as a Service)란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

AIaaS(인공 지능 서비스)는 기업이 자체적으로 AI 솔루션을 개발하는 데 드는 비용과 복잡성을 해결할 수 있도록 돕는 효과적인 방법입니다. AI의 잠재력, 이점, 도구 및 기술을 쉽게 활용할 수 있게 해줍니다.

AI 도구와 기술을 통해 기업은 제품 및 서비스를 개선하고, 시간 소모적인 작업을 자동화하며, 고객 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다.

기존 시스템을 사용하여 사내 AI 솔루션을 구축하는 것은 상당한 초기 투자 비용과 복잡하고 오랜 과정을 수반할 수 있습니다. 이러한 이유로 많은 기업이 자체 소프트웨어 솔루션 개발을 꺼립니다.

이러한 상황에서 AIaaS는 해결책이 될 수 있습니다. 챗봇 및 모니터링 도구부터 복잡한 분석 소프트웨어까지, 비용 효율적이고 코드 작성 없이도 고급 AI 애플리케이션을 만들 수 있게 지원합니다.

이 글에서는 AIaaS의 정의, 작동 방식, 이점 및 주요 제공업체에 대해 자세히 알아보겠습니다.

자, 시작해 볼까요!

AIaaS란 무엇인가?

AIaaS(Artificial Intelligence as a Service)는 XaaS(Everything-as-a-Service) 모델의 한 종류로, 써드파티 및 클라우드 제공업체가 AI 기반 솔루션을 구축하고 기업에 아웃소싱하는 형태입니다.

기업들은 AIaaS 기반 솔루션을 활용하여 수동 코딩이나 대규모 투자 없이도 AI 기술과 솔루션을 구현하여 고도화된 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

다른 클라우드 기반 서비스처럼 AIaaS는 "서비스로서" 모델을 통해 AI 제품 및 서비스를 제공합니다. 필요에 따라 데이터를 수집하고 저장할 수 있으며, 구현이 쉬워 기업과 개인 모두 다양한 퍼블릭 클라우드 플랫폼, 머신 러닝 알고리즘 및 서비스를 활용해 볼 수 있습니다.

직관적인 노코드 도구와 API를 통해 코딩 지식 없이도 인공 지능의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다.

AIaaS는 자체 AI 시스템을 개발, 테스트 및 활용하고자 하는 기업에게 훌륭한 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 자원과 인력에 막대한 투자를 하지 않고도 귀중한 통찰력을 얻고 확장 및 성장 기회를 모색할 수 있습니다.

AIaaS 솔루션 유형

다음은 다양한 AI 서비스 유형입니다.

봇

인공지능 알고리즘으로 구동되는 매력적인 챗봇은 인간과의 대화를 모방할 수 있습니다. 머신 러닝 및 자연어 처리(NLP) 개념을 활용하여 사용자 쿼리를 이해하고 적절한 솔루션을 제공합니다.

성공적인 챗봇을 구축하려면 개발자의 많은 노력과 고급 코딩 기술이 필요합니다.

AIaaS 솔루션은 강력한 챗봇을 쉽게 생성하여 고객과 스마트하게 상호 작용하고, 보다 빠르고 효과적인 문제 해결을 지원합니다. 또한 응답률을 높이고 고객 만족도를 향상시킵니다.

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)

AIaaS 솔루션은 다양한 API를 제공합니다. API는 두 애플리케이션이 서로 상호 작용하고 데이터를 공유할 수 있도록 하는 다리 또는 중개자와 같습니다.

예를 들어, Airbnb와 같은 호텔 예약 웹사이트는 다양한 호텔 사이트에서 데이터를 추출하여 가장 좋은 상품과 가격을 한곳에서 편리하게 보여줍니다.

오늘날 API는 여행 애플리케이션, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 음성, 컴퓨터 비전, 지식 매핑, 번역, 검색, 감정 감지 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

API를 구축하려는 경우 AIaaS 솔루션을 활용하여 코드 작성 없이도 쉽게 구현할 수 있습니다. 전체 프로세스가 자동화되어 애플리케이션을 더 빠르게 만들 수 있습니다.

머신 러닝

AI 및 머신 러닝(ML) 모델을 활용하여 개발자는 유용한 소프트웨어를 만들고, 데이터에서 패턴을 찾고, 프로세스를 간소화하고, 예측할 수 있습니다.

AIaaS는 기업이 머신 러닝과 AI를 더 쉽게 도입할 수 있도록 지원합니다. 일반적인 사용을 위한 사전 학습된 모델 또는 특정 사용 사례에 맞게 학습된 모델을 생성할 수 있습니다. 머신 러닝에 대한 전문 지식이 없어도 이러한 모든 작업이 가능하며, 이는 많은 비즈니스에 큰 이점이 됩니다.

데이터 라벨링

데이터 라벨링은 대량의 데이터에 주석을 달아 데이터를 효율적으로 구성하는 것을 의미합니다. 데이터 크기별 분류, 데이터 품질 보장, AI 학습 등 다양한 사용 사례에 활용됩니다.

데이터 라벨링은 인간과 기계가 서로 지속적으로 상호 작용할 수 있도록 지원하는 인간 참여형 머신 러닝을 통해 이루어집니다. 이를 통해 AI는 데이터를 쉽게 평가하고 향후 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

데이터 분류

데이터 분류는 서로 다른 데이터 세트에 특정 범주를 지정해야 할 때 사용됩니다. 여기에는 일반적으로 사용자 기반, 컨텍스트 기반 및 콘텐츠 기반 데이터 분류가 포함됩니다.

데이터 분류에 대한 개요와 기준이 명확하게 정의되어 있다면 AI를 활용하여 쉽게 데이터를 분류할 수 있습니다. AIaaS가 이를 지원할 수 있습니다.

AIaaS는 어떻게 작동하는가?

IaaS, PaaS 또는 SaaS와 같은 다른 "서비스로서" 모델과 달리 AIaaS는 써드파티 제공업체를 통해 AI 기반 솔루션을 제공합니다.

AIaaS 아키텍처는 머신 러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로봇 공학 등과 함께 작동하도록 설계된 고급 하드웨어, 소프트웨어 및 AI 시스템을 포함하여 매우 간단합니다. 머신 러닝 모델, 프레임워크, 봇 등도 포함됩니다.

AIaaS는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 작동하여 기업이 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개인과 기업은 비용이 많이 드는 인프라를 유지 관리하거나 배포하지 않고도 AI 기능에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

AI 알고리즘은 일반적으로 다음 두 가지 유형으로 나뉩니다.

회귀 및 분류를 포함하는 머신 러닝 알고리즘
신경망을 사용하는 딥 러닝(DL) 알고리즘

컴퓨터 시스템에 알고리즘을 지속적으로 적용하면 물체를 판단하고, 대화를 진행하고, 장애물에 대응하고, 사람과 대화하는 등 인간과 유사하게 행동할 수 있습니다.

기업은 AIaaS 모델을 활용하여 수집하고 분석한 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻습니다. AIaaS는 다음을 통해 비즈니스를 지원합니다.

소중한 고객을 이해
서비스 제공 및 생산의 핵심 지점 파악
일부는 제품/서비스를 구매하고 일부는 구매하지 않는 이유 이해

AIaaS의 구성 요소

#1. AI 인프라

AI 인프라는 AI 및 머신 러닝 모델을 기반으로 합니다. 컴퓨팅과 데이터는 이 두 모델의 핵심 요소입니다.

AI 컴퓨팅: AI 컴퓨팅에는 서버리스 컴퓨팅, 일괄 처리 및 가상 머신(VM)이 포함됩니다. 이러한 방법은 머신 러닝 작업을 자동화하고 병렬 처리를 개선하는 데 사용됩니다. 예를 들어 소프트웨어 XYZ에는 머신 러닝 라이브러리가 포함된 실시간 데이터 처리 엔진이 있습니다. 머신 러닝 모델을 학습하면 컨테이너 및 가상 머신에서 계산을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
AI 데이터: 대규모 데이터 세트를 통계 알고리즘에 입력하면 기능적인 머신 러닝 모델이 생성됩니다. 이러한 모델은 일반적으로 기존 데이터의 패턴을 이해하도록 설계되었습니다. 데이터의 양이 많을수록 예측의 정확성이 높아집니다. 예를 들어, 여러 의료 보고서는 종양이나 암과 같은 의료 응급 상황을 감지하는 데 사용하기 위해 딥 러닝 네트워크를 추가로 학습시킵니다.

머신 러닝은 다양한 소스에서 수집할 수 있는 입력 데이터에 의존합니다. 구조화되지 않은 데이터, 관계형 데이터베이스, 원시 데이터 풀, 저장된 주석 등에서 얻은 데이터는 AI 및 머신 러닝 모델의 입력 데이터로 사용됩니다.

고급 머신 러닝 기술에는 CPU, GPU 및 신경망을 혼합하여 복잡한 계산을 수행해야 합니다. CPU와 GPU는 서로를 보완하여 더욱 빠른 데이터 처리를 가능하게 합니다.

클라우드 제공업체는 AIaaS 환경에서 가상 머신과 컨테이너로 지원되는 CPU-GPU 결합 클러스터를 제공합니다. 사용자는 이 클러스터를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.

#2. AI 서비스

퍼블릭 클라우드 제공업체는 사용 가능한 API를 제공하며 사용자 지정 머신 러닝 모델이 필요하지 않습니다. 이러한 서비스는 클라우드 공급업체가 소유한 인프라의 이점을 활용합니다.

맞춤형 컴퓨팅: 일반적인 경우 API가 주요 목적을 수행하지만, 클라우드 제공업체는 맞춤형 컴퓨팅 방식으로 전환하여 사용자가 사용자 지정 데이터 세트를 통해 인지 컴퓨팅을 활용할 수 있도록 지원합니다. 여기서 사용자는 자신의 데이터를 사용하여 인지 서비스를 학습시킵니다. 이러한 맞춤형 접근 방식은 올바른 알고리즘을 선택하고 맞춤형 모델을 학습하는 데 따르는 어려움을 최소화합니다.
인지 컴퓨팅: 인지 컴퓨팅에는 텍스트 분석, 음성 분석, 검색 및 음성 번역이 포함됩니다. 이러한 서비스는 REST 엔드포인트로 사용되며 API 호출을 통해 다른 애플리케이션과 통합됩니다.
대화형 AI: 클라우드 공급업체는 개발자가 봇 서비스를 활용하여 다양한 플랫폼에서 봇을 통합할 수 있도록 지원합니다. 이 서비스를 통해 모바일 및 웹 개발자는 앱에 디지털 비서를 쉽게 추가할 수 있습니다.

#3. AI 도구

인프라 및 API 외에도 클라우드 공급업체는 컴퓨팅 및 데이터 플랫폼과 동기화되어 개발자와 데이터 과학자가 스토리지, 데이터베이스 및 가상 머신을 효율적으로 활용하는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다.

마법사: 데이터 과학자는 마법사를 활용하여 학습의 복잡성을 제거하거나 최소화할 수 있습니다.
데이터 준비 도구: AI 도구의 성능은 데이터 품질에 따라 크게 좌우됩니다. 고품질 데이터와 머신 러닝 모델을 확보하려면 데이터를 쉽게 변환, 로드 및 추출할 수 있도록 클라우드 공급업체의 데이터 준비 도구가 필요합니다. 그런 다음 출력은 평가 및 학습 목적으로 머신 러닝 파이프라인으로 전달됩니다.
프레임워크: 데이터 과학 환경 설정 및 구성이 복잡하기 때문에 클라우드 공급업체는 Apache MXNet, Torch, TensorFlow 등과 같은 다양한 프레임워크가 포함된 미리 만들어진 템플릿을 제공할 수 있습니다.

AIaaS의 특징

사전 학습된 모델: AIaaS에는 대규모 데이터 세트에서 학습되고 특정 도메인 또는 작업에 최적화된 다양한 사전 학습된 모델이 포함되어 있습니다.
맞춤형 모델 개발: AIaaS는 AI 기능의 배포 및 통합을 간소화하는 맞춤형 모델 개발 옵션을 제공합니다.

데이터 처리 및 분석: AIaaS를 통해 기업은 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하여 데이터를 분석할 수 있습니다.
모델 배포 및 호스팅: AIaaS를 사용하면 코딩 지식 없이도 AI 및 머신 러닝 모델을 쉽게 개발하고 배포할 수 있습니다.
API 통합: AIaaS는 기존 시스템, 워크플로 및 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있습니다. 서비스 제공업체는 널리 사용되는 프레임워크 및 프로그래밍 언어와의 통합을 지원하기 위해 API 및 SDK를 제공합니다.
컴퓨터 비전 서비스: AIaaS는 AI가 비디오와 이미지를 분석하는 데 도움이 되는 컴퓨터 비전 서비스를 제공합니다.
예측 분석: 예측 분석은 모든 비즈니스에 필수적인 기능입니다. AIaaS를 통해 AI 모델은 대규모 데이터 세트에서 미래 결과를 예측할 수 있습니다.
자동화된 머신 러닝: AIaaS는 AI 모델이 반복적이고 시간 소모적인 작업을 처리할 수 있도록 자동화된 머신 러닝 기능을 제공합니다.
모델 모니터링 및 관리: AIaaS를 통해 AI 및 머신 러닝 모델을 효과적으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 모델의 성능을 추적할 수도 있습니다.

AIaaS 대 AIPaaS

AIaaS와 AIPaaS는 AI 기반 솔루션을 개발 및 배포하는 데 사용할 수 있는 클라우드 기반 솔루션입니다. 그러나 두 솔루션은 범위와 기능에서 차이가 있습니다.

AIaaS(AI-as-a-Service)는 기존 비즈니스 애플리케이션 및 프로세스에 쉽게 통합할 수 있는 사전 구축된 AI 애플리케이션 및 모델을 제공하는 클라우드 기반 솔루션입니다.

이미지 인식, 예측 분석 및 자연어 처리와 같은 다양한 작업에 사용할 수 있는 사전 구축된 모델을 제공합니다. 개발자가 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 API를 통해 접근할 수 있습니다.

반면, AIPaaS(AI Platform as a Service)는 데이터 과학자와 개발자가 AI 모델을 설계, 학습, 분석 및 배포하는 데 사용할 수 있는 리소스와 도구를 제공하는 클라우드 기반 솔루션입니다. 여기에는 소프트웨어 개발 키트, 머신 러닝 프레임워크, API 및 기타 개발 도구가 포함됩니다.

AIaaS의 이점

고급 인프라: 성공적인 AI 및 머신 러닝에는 GPU와 병렬 시스템이 필요합니다. AIaaS가 없다면 기업은 막대한 초기 투자를 해야 할 수도 있습니다. AIaaS를 통해 기업은 낮은 비용과 위험으로 머신 러닝의 기능을 활용할 수 있습니다.
사용 편의성: AIaaS 구현이 쉽습니다. 깊이 있는 기술 지식 없이도 즉시 사용 가능한 솔루션을 만들어 AI의 기능을 활용할 수 있습니다.
코딩이 거의 또는 전혀 필요 없음: 조직에 코딩 전문가로 구성된 사내 팀이 없어도 AIaaS를 사용할 수 있습니다. 설치 또는 사용 중에 코딩이 필요 없는 코드 없는 인프라만 있으면 됩니다.
확장성: AIaaS를 사용하면 이해하기 쉬운 프로젝트부터 시작하여 개별 요구 사항에 맞는지 확인할 수 있습니다. 데이터 경험이 축적되면 프로젝트 요구 사항 변화에 따라 확장 및 축소할 수 있습니다.
비용 효율성: AIaaS를 구현하면 비용 효율성을 얻을 수 있습니다. 사전 투자나 숨겨진 투자 없이 사용하는 기능에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

AIaaS 활용 사례

이미지 인식: 이미지 인식 시스템은 이미지를 감지하고 장소, 물체 및 사람을 식별하여 결론을 도출합니다. AIaaS를 통해 AI 기반 이미지 인식 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.
사기 감지: AI 시스템은 무단 활동을 감지하고 사기를 방지합니다.
자율 주행 차량: 자율 주행 차량은 안전성을 향상시킵니다. 차량에서 이 기술을 사용하여 차량이 주변 환경을 보고 감지하고 이해하도록 할 수 있습니다.
자연어 처리: 이 시스템은 컴퓨터 생성 텍스트와 음성을 사용합니다. 실시간으로 고객 경험을 향상시키기 위해 고객과 상호 작용할 수 있습니다.
추천 엔진: 고객의 선호도와 패턴을 기반으로 고객 요구에 맞는 관련 항목을 제안합니다.
분석: AIaaS는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 찾고, 주장을 도출하고, 미래를 예측하는 데 도움이 되므로 분석에 매우 유용합니다.

AI-as-a-Service 제공업체

#1. Amazon Web Services(AWS) 머신 러닝

AWS 머신 러닝을 통해 포괄적인 AI 및 머신 러닝 서비스 세트를 활용하여 더욱 빠르게 혁신하십시오. 비용을 절감하면서 보유한 데이터에서 통찰력을 얻으십시오. AWS ML은 구현 및 인프라 리소스를 통해 머신 러닝 채택 여정을 지원합니다.

AWS ML을 사용하면 비즈니스 문제를 해결하고, 생성형 AI를 통해 새로운 앱을 구축하고, 고객 경험을 개선하고, 혁신을 가속화하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

#2. 마이크로소프트 애저 머신 러닝

엔드투엔드 머신 러닝 라이프사이클을 위한 엔터프라이즈급 AI 서비스를 경험해 보십시오. Microsoft Azure Machine Learning은 주요 비즈니스 머신 러닝 모델을 대규모로 자신 있게 구축, 배포 및 관리할 수 있도록 지원합니다. 머신 러닝 작업, 통합 도구 및 오픈 소스 상호 운용성을 통해 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다.

이 AI 학습 플랫폼은 머신 러닝에서 책임감 있는 AI 앱을 위해 특별히 설계되었습니다. Microsoft Azure ML은 빠른 머신 러닝 모델 배포 및 관리, MLOps 및 작업 공간 간 공유를 지원합니다. 또한 기본 제공 보안, 규정 준수 및 거버넌스를 제공합니다. AI 워크플로 오케스트레이션, 세계적 수준의 성능, 유연한 프레임워크 및 도구, 관리형 엔드투엔드 플랫폼도 제공합니다.

#3. 구글 클라우드 플랫폼(GCP) AI 플랫폼

구글 클라우드 플랫폼은 구글의 기술과 연구를 바탕으로 혁신적인 AI 및 머신 러닝 제품, 서비스 및 솔루션을 제공합니다. 생성형 AI 앱을 효율적으로 구축하고, 통찰력을 생성하며, 다양한 프레임워크와 도구를 검색할 수 있습니다.

GCP AI 플랫폼을 사용하면 AI 애플리케이션을 책임감 있고 신속하게 구축할 수 있습니다. 또한 데이터 분석, 관리 및 머신 러닝 도구의 전체 제품군을 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 머신 러닝 모델을 이해하고 해석하는 데도 도움이 됩니다.

#4. IBM 왓슨

IBM 왓슨을 통해 새로운 차원의 성공과 생산성을 실현하십시오. 자동화 및 AI를 비즈니스 워크플로에 통합할 수 있습니다. IBM 왓슨은 비즈니스에서 AI 효율성을 향상시키도록 설계된 엔터프라이즈급 차세대 AI 플랫폼입니다.

다음과 같은 기능을 제공합니다.

watsonx.ai: 머신 러닝 모델을 쉽게 학습, 조정, 검증 및 배포할 수 있도록 지원합니다.
watsonx.data: 모든 데이터에 대해 어디에서나 AI 워크로드를 확장할 수 있도록 지원합니다.
watsonx.governance: 책임감 있고 설명 가능하며 투명한 AI 워크플로를 가속화할 수 있도록 지원합니다.

결론

빠르게 성장하는 기술인 AIaaS는 얼리 어답터에게 다양한 이점을 제공합니다. AIaaS는 비즈니스 프로세스를 최적화하고, 사전 코딩 지식 없이도 AI 및 머신 러닝 모델을 쉽게 개발하고 배포할 수 있도록 지원합니다.

따라서 저비용 클라우드 기반 솔루션을 만들고 배포하려는 경우, 위에서 언급한 AIaaS 솔루션을 활용해 보십시오. 다양한 작업을 수행하고 효율성과 비용 효율성을 바탕으로 전체 프로세스를 간소화하는 고급 AI 모델을 설계하는 데 도움이 됩니다.

SECaaS(Security as a Service)에 대해서도 알아보세요.